• En 2016, l'école d'été de Lille aura lieu du jeudi 30 juin au matin au jeudi 7 juillet dans l'après-midi.

• Elle sera organisée autour de deux modules :
- l'un sur "L'analyse des correspondances" 
- l'autre sur "Méthodes numériques pour les sciences sociales" 

• Chaque module accueille 20 personnes. Il est demandé aux participants au second module de venir avec un ordinateur portable.

• Les deux modules se déroulent en parallèle. Les participants doivent donc choisir l'un ou l'autre des modules. Les enseignements ont lieu exclusivement en français.

• Un repas de début de formation est offert aux participants le 30 juin à midi. Un repas de fin de formation leur est offert le 6 juillet au soir. Un petit déjeuner 'minimal' est proposé tous les matins.

MODULE n°1 : L'ANALYSE DES CORRESPONDANCES

(co-organisé par Bruno Cautrès et Jean-Gabriel Contamin)

Présentation :

• L’analyse des correspondances est l’une des deux principales méthodes d’analyses de données multivariées avec l’analyse en composantes principales. Davantage employée dans les pays francophones, elle vise à réduire un grand nombre de variables à quelques facteurs structurants. Soit dans une perspective exploratoire, lorsqu’on ne sait pas comment les données sont organisées. Soit dans une perspective confirmatoire, pour tester des hypothèses précises de recherche.

• Ce module aura pour projet de présenter les principes de ce mode d’analyse, puis d’en démontrer à partir de cas pratiques l’intérêt, les limites et les nouveaux usages. Il débutera par une présentation théorique de l’analyse des correspondances à laquelle succéderont plusieurs séances de mise en pratiques. La suite du module sera consacrée à des cas pratiques issus d’univers différents. Une journée sera aussi consacrée aux analyses typologiques qui, en permettant de synthétiser l’information contenue dans de nombreuses variables par la constitution de groupes à forte homogénéité interne, peuvent être lues comme un complément des analyses factorielles. Le module finira par une réarticulation de l’analyse des correspondances avec les autres méthodes d’analyse factorielle.

Remarque : la participation à ce module n’exige aucun pré requis statistique.

Intervenants :

• Bruno Cautres (politiste, CNRS, Cevipof) ; Frédéric Lebaron (sociologue, Printemps, UVSQ) ; Viviane Le Hay (politiste, CNRS, Centre Emile Durkheim), Claire Lemercier (historienne, CNRS, CSO) ; Sebastien Michon (sociologue, CNRS, Strasbourg/SAGE) ; Emmanuel Pierru (politiste, CNRS, CURAPP).

Programme provisoire (certains titres seront affinés ultérieurement) 

MODULE n°2 : METHODES NUMERIQUES POUR LES SCIENCES SOCIALES

(co-organisé par Julien Boelaert, Etienne Ollion et Julie Pagis)

Présentation :

• Données de l’internet, big data, données numérique, web sémantique, … ces termes ont fait une fulgurante apparition dans les sciences sociales. Dans les discours d'abord, où ils sont régulièrement convoqués pour évoquer le futur de la recherche. Dans les pratiques ensuite, puisque les chercheurs sont régulièrement confrontés à des données de ce type, sans toujours pouvoir saisir les opportunités empiriques qu’elles offrent. Qu’il s’agisse d’informations issues de l’internet, de bases de données ou d’informations stockées sur un disque dur, ou même de textes papiers scannés, un matériau parfois extrêmement riche est à portée de main, à condition de le repérer et savoir le traiter. Ces données intéressent les chercheurs en sciences sociales dans leur ensemble, car qu’ils fassent des traitements quantitatifs ou non, tous peuvent avoir recours aux méthodes numériques pour collecter, stocker et traiter ces données.

• L’objectif de cette formation est de proposer une introduction à la collecte et à la curation de ces diverses données numériques. Il s’agira d’apprendre à les localiser, à mettre en place une stratégie pour les collecter, les nettoyer et les préparer en vue d’un traitement. Cet apprentissage ne sera pas dissocié d’une réflexion sur les enjeux que pose leur utilisation. L’accent sera mis sur les divers types de données, leurs avantages et leurs limites. L'atelier alternera cours et mises en pratique, afin de présenter les techniques qui permettent simplement de tirer profit des différentes informations. Concrètement, il s’agira  :
-de présenter les enjeux scientifiques qui entourent la multiplication des données numériques dans nos pratiques de recherche
-d'identifier les diverses données numériques utilisables pour mener à bien un projet
-d'élaborer une stratégie simple de collecte et de nettoyage de ces données

• Le module sera articulé autour d’un apprentissage concret des techniques en deux temps : d’abord un cours qui introduit les principales méthodes, puis un atelier qui permet son application à des cas concrets. Cette formule sera complétée par une introduction à différentes techniques de traitement des données (réseaux, analyse de données, lexicométrie, machine learning). Une séance sera consacrée aux aspects juridiques de la collecte des données.

• La majorité des tâches sera menée avec le logiciel R. Libre, multiplateforme et utile aux chercheurs en sciences sociales pour d’autres tâches, il sera présenté progressivement.

Pré-requis : La participation à ce module n’exige aucune connaissance préalable en informatique ou en statistique.

 
Intervenants :

• Marie Bergström (Sociologue, INED), Julien Boelaert (Economiste, Post-Doctorant, SAGE), Milan Bouchet-Valat (Sociologue, OSC, Université Paris 8), Dominique Cardon (Sociologue, Orange Lab), Samuel Coavoux (Sociologue, Centre Max Weber), Baptiste Coulmont (Sociologue, CSU, Université Paris 8), Etienne Ollion (Sociologue, CNRS, Sage), Thomas Soubiran (Méthodes Statistiques, CNRS, CERAPS), Fabien Tarissan (Informatique, CNRS, ISP), Jean-Luc Tessier (Responsable du service SPIN et Correspondant Informatique et Libertés, Université Lille 2).

Programme provisoire (certains titres seront affinés ultérieurement) :